Come superare la maggior parte delle persone nell'era dell'IA?

Come superare la maggior parte delle persone intorno a te nell'era dell'IA?

Qualcuno potrebbe dire che è semplice: installa più competenze, passa a più strumenti, apri più abbonamenti.

Ma qual è il risultato?

Hai installato un sacco di strumenti, la tua bolletta mensile di token è più spaventosa del tuo stipendio, e il tuo capo non ti ha ancora dato una promozione o un aumento.

Perché?

Perché quando tutti usano gli stessi strumenti, gli strumenti diventano la nuova base di partenza. Se tu sai usarli, anche gli altri possono. Sapere come usarli ti mette solo sulla stessa linea di partenza di tutti gli altri; nessuno ha superato nessuno.

Ciò che ti permette davvero di superare chi ti sta intorno non è quali strumenti usi, ma se sei in grado di iterare continuamente la tua capacità di usarli.

Questo metodo si chiama PDCA, e ha una storia di decenni. Ora, rimane efficace nell'era dell'IA.

Perché il PDCA?

Il metodo PDCA ha aiutato la produzione giapponese a superare gli Stati Uniti, e questo stesso metodo può aiutarti a superare i tuoi rivali nel lavoro o nella competizione imprenditoriale.

Ma la domanda è: perché un metodo efficace per la produzione industriale fornisce anche una spinta per un uso efficiente dell'IA?

Perché il PDCA è essenzialmente il metodo principale per ottimizzare qualsiasi processo.

Il lavoro sulla linea di assemblaggio della Toyota e il lavoro che fai ogni giorno con l'IA sono essenzialmente processi ripetibili, quindi entrambi possono essere ottimizzati.

Questo metodo è stato portato in Giappone oltre settant'anni fa da un maestro americano di gestione della qualità di nome Deming, e poi ha permesso alla produzione giapponese di sconfiggere gli Stati Uniti.

Ha quattro fasi:

1. Plan: Fare un piano
2. Do: Eseguire il piano
3. Check: Registrare ciò che hai fatto e analizzare cosa non ha funzionato
4. Act: Iterare di nuovo, migliorando ogni volta un po' rispetto alla precedente.

Questo metodo ha generato una serie di idee, come la Produzione Snella e lo Startup Snello!!

Questo è il passato e il presente del PDCA, ma c'è una domanda più grande: come implementi il PDCA nell'era dell'IA?

Come implementare il PDCA nell'era dell'IA?

Il ciclo PDCA nell'era dell'IA deve diventare più nativo dell'IA. Semplicemente iterare come nei processi tradizionali non è più abbastanza veloce; deve essere automatizzato ed estremamente rapido.

Come si fa?

Analizziamo prima dove la maggior parte delle persone si blocca con il PDCA.

La gente pensa di bloccarsi nell'analisi e nel miglioramento. In realtà, il collo di bottiglia è prima, al primo passo: la registrazione.

Pensaci: finalmente chatti con un'IA per creare un flusso di lavoro utile, ma poi te ne dimentichi o sei troppo pigro per registrarlo.

Senza una registrazione, cosa analizzi? Cosa migliori?

Quindi il PDCA si rompe proprio al punto della registrazione.

Nella vecchia era, la registrazione si basava sulle persone che scrivevano documenti e prendevano appunti. Ma le persone sono pigre e impegnate; semplicemente non riescono a mantenerlo.

Pertanto, nell'era dell'IA, la registrazione dovrebbe essere affidata a uno strumento nativo dell'IA per farlo automaticamente.

Questo strumento è flowtrace!!

flowtrace può trasformare automaticamente l'intero tuo flusso di lavoro con l'IA in una registrazione riutilizzabile, che è una "traccia".

Installarlo non è difficile. Clona il progetto da GitHub ed esegui un comando di installazione:

1git clone https://github.com/AIScientists-Dev/flowtrace.git
2cd flowtrace
3./scripts/install.sh

Quindi copia la sua skill make-trace nella cartella delle skill della tua IA, e inserisci /make-trace per iniziare.

Quindi cosa può fare effettivamente?

Il sito ufficiale elenca diverse funzionalità:

• Trasparente: L'output di ogni fase è un file apribile; il processo è visibile, non sepolto nei messaggi
• Documentato: Ogni conclusione può rimandare al file da cui proviene; tu verifichi, non ti fidi ciecamente
• Intervenibile: Modifica una fase, e solo le fasi che dipendono da essa verranno rieseguite; il resto rimane fermo
• Tracciabile: L'intera esecuzione è composta da file più git; fermati e riprendi in qualsiasi momento, e sfoglia l'intera cronologia
• Riutilizzabile: Una volta completata un'attività, diventa una traccia; cambia l'input e riesegui
• Evolvibile: Più viene eseguita, più diventa perfetta; se una fase non soddisfa gli standard, la versione successiva la sostituisce con un metodo che lo fa

Vedi? Queste funzionalità sono essenzialmente strumenti su misura per ogni fase del PDCA:

• Registrazione: Si basa sulla trasparenza (ogni fase diventa un file) più la documentazione (le conclusioni rimandano alle fonti)
• Analisi: Si basa sulla tracciabilità (sfogliare la cronologia di ogni fase come git)
• Miglioramento: Si basa sull'intervenibilità (cambia solo una fase e solo le sue dipendenze vengono rieseguite)
• Cicli migliori: Si basa sulla riutilizzabilità (riesegui con input diversi) più l'evoluzione (più viene eseguita, meglio diventa)

Fornisce tutto il necessario per ogni fase del PDCA.

Come usarlo

Essenzialmente, chiama questa skill e comanda cosa fare in base a queste funzioni.

Se ancora non sai come usarlo! Il sito web ha anche una serie di casi pronti in vari campi:

1. Scrivere curriculum
2. Scegliere azioni
3. Fare due diligence per l'acquisizione di SaaS
4. Eseguire scansioni di sicurezza
5. Scrivere report di settore
6. Correggere bug
7. Ottimizzare il posizionamento degli annunci
8. Distillare il pensiero di una persona in una skill
9. Trasformare un copione di un discorso in una presentazione in stile magazine

Potresti ancora essere confuso, quindi lascia che ti mostri un esempio reale!!

Ottimizzazione del processo di valutazione dei progetti open source

Di recente ho avuto il compito di valutare diversi progetti open source, quindi lo userò come esempio.

Passo 1: Esecuzione e registrazione

In precedenza ho usato Claude Code per studiare un progetto open source, chattando avanti e indietro un bel po', ottenendo una lunga cronologia di chat.

Ora in Claude Code inserisco: /make-trace registra questo flusso di lavoro di ricerca del progetto open source.

Inizia a funzionare da solo. Indovina cosa sta facendo sotto?

Suddivide il mio processo di ricerca passo dopo passo: prima clonando il progetto, poi leggendo il README per capire la struttura, poi suddividendosi in diversi percorsi—leggere i documenti principali, guardare gli esempi, controllare i competitor—e infine riassumere tutto in una nota di ricerca.

Dopo averlo suddiviso, mi chiede di avviare un server locale. Quando apro il browser, l'intero diagramma del processo è proprio lì, nodo per nodo, mostrando chiaramente cosa si collega a cosa.

Come è andata la mia ricerca è ora consolidata in una traccia riutilizzabile. Questa è la registrazione.

Passo 2: Analisi

La registrazione è solo l'inizio; essere in grado di eseguirla di nuovo è dove sta il valore.

Sono passato a un secondo progetto, ho inserito l'indirizzo e ho detto all'IA di ri-eseguirlo secondo questa traccia.

Come ha funzionato?

Ha seguito il diagramma, nodo per nodo. Ad ogni passo, ha letto le istruzioni, ha svolto il lavoro, ha prodotto un file e si è spostato al passo successivo. Strato dopo strato, è arrivato alla fine da solo.

Mentre funzionava, sono emersi problemi. La mia traccia si concentrava solo sulla documentazione e sui competitor, ma ha perso una parte importante: non controllava affatto lo stato di salute del progetto—quante stelle, se le issue vengono affrontate, quanto tempo dall'ultimo aggiornamento.

Vedi, quando riutilizzi, puoi vedere dove il metodo fallisce attraverso la visualizzazione, rendendolo perfetto per l'analisi del progetto.

Passo 3: Miglioramento

Ho detto direttamente nella riga di comando di aggiungere un passo a questa traccia specificamente per controllare lo stato di salute del progetto. L'ha aggiunto senza esitazione, e un nuovo nodo è apparso immediatamente nel diagramma.

Dopo aver aggiunto il nodo, l'ho usato per eseguire un terzo progetto. Il risultato ha mostrato immediatamente un enorme contrasto: questo progetto aveva 34.800 stelle, una stella totale, ma sfogliando le issue, ce n'erano oltre 800 in arretrato, e non una singola riga di codice era stata modificata negli ultimi tre mesi.

In tutto questo processo, non ho inventato nulla di nuovo. Ho solo registrato il lavoro svolto ogni volta, ho trovato difetti la volta successiva che l'ho usato e li ho corretti lungo il percorso.

Attraverso questo processo, puoi vedere come questo progetto implementa il PDCA per un flusso di lavoro.

Infine

Ciò che crea veramente un divario nell'era dell'IA non è mai quanti strumenti hai installato. È se hai un metodo per far funzionare meglio gli strumenti più li usi.

Il PDCA ti dà questo metodo, e flowtrace ti aiuta a implementarlo.

Tutti hanno strumenti. Solo coloro che possono ottimizzare i processi emergeranno nella competizione.

Se anche tu vuoi che la tua IA diventi più utile, vai prima a installare flowtrace, scegli un'attività che ripeti più spesso ed eseguila una volta: registra, analizza, migliora.

Un'ultima cosa: flowtrace è un progetto open source rilasciato gratuitamente dall'autore. Se lo trovi utile, dagli una stella. L'indirizzo è qui:

https://github.com/AIScientists-Dev/Flowtrace

Le cose buone meritano di essere viste da più persone!!!